香蕉久久精品,精品在线视频一区,亚洲色图.com

管理方式落后，人員投入精力大

大多數油氣場站采用業務管理還采用人工紙質管理，效率低、回溯難、統計工作量大。

系統孤島現象，導致數據挖掘難

場站內存在多種生產系統，相互間存在壁壘，數據利用形式單一、滯后，無法對整體場站透明化管理。

數據分析形式單一，難以掌控場站業務全流程

單一維度，單一來源數據的分析，導致數據資源挖掘不深，對業務分析和專家決策缺少深層次的應用價值支撐。

數字孿生應用層級較淺，價值較低

目前數字孿生不限于展示，在預警，巡檢等領域都存在很好的應用場景，但在場站管理中還缺乏有深度的案例和方向。

系統集成提升 10%~20%

制定智慧場站標準，通過搭建數字孿生體，配置場站的數據中心，集成現有管理數據，生產數據，一次性打破系統孤島，實現各部門數據共享。
管理成本下降 10%~15%

實現一張圖管理，為高層提供業務實況匯報，為專家提供決策支撐，為中層提供管理指引，為基層傳達數據指令。實現對日常巡檢、全生命周期管理、風險預警的全方位管理。
安全事故降低 15%~25%

基于視頻AI監控和設備機理模型預警，將被動變為主動，做到事前預警、事中常態檢測、事后規范管理。構建智能監控和防范體系，有效彌補傳統方法和技術在監管中的缺陷。
巡檢效率提升 20%~30%

線下巡檢業務線上化，將單調枯燥的人工巡檢業務，轉換為虛擬巡檢與機器人巡檢、無人機巡檢相結合，降低人員工作強度，提升巡檢效率，讓巡檢數據實時回傳，讓異常識別更準確。